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热轧双金属复合板由于其优良性质而得到广泛使用,而如何改善其结合性能也成为业界内的研究热点问题.本文尝试采用分子动力学模拟的方法对316L/Q345R双金属板的高温结合性能进行系统研究.在建立316L/Q345R体系的原子结构模型的基础上,使用MD模拟方法对316L/Q345R体系的热压复合过程进行模拟,其中采用嵌入原子势函数来描述Fe、Cr和Ni之间的相互作用.分析了不同温度与压缩应变率对热压复合变形机制以及扩散层厚度的影响,并探讨了添加金属层对界面结合性能的改善效果.研究表明:温度的提高有利于形成较厚的扩散层,当双金属热压复合温度接近熔点时,此时在双金属复合界面获得的扩散层厚度远大于在较低温度复合时的扩散层厚度;应变率的提高会降低扩散层厚度,这主要因为在达到相同的压缩应变时,随着应变率增大和压缩时间缩短,原子的扩散时间缩短;在双金属之间添加一个晶格厚度的Ni层后,复合界面扩散层厚度比不含Ni复合时增加了134.5%,表明添加镍层能够明显提高扩散层厚度,但添加铬层对提高扩散层厚度的影响不大
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采用光学显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)、纳米力学探针、力学性能测试以及室温摩擦磨损实验研究了Cu–(Fe–C)合金的铸态组织、形变态组织、Fe–C相形貌、力学性能和摩擦磨损行为。结果表明,Cu–(Fe–C)合金中弥散分布着微米级和纳米级的Fe–C相,其中微米级的Fe–C相在淬火和回火过程中发生了固态转变,这种固态转变与钢中的马氏体转变和回火转变类似。合金先在850 ℃淬火,然后在200、400和650 ℃回火,Fe–C相由针状马氏体逐渐向颗粒状回火索氏体转变,Fe–C相纳米硬度分别为9.4、8、4.2和3.8 GPa,实现了对强化相硬度的控制。室温摩擦磨损实验结果表明,随着回火温度升高,合金的磨损机制逐渐由犁削向黏着磨损和大塑性变形转变,导致合金的耐磨损性能降低。这一结论可以为通过Fe–C相的固态转变的方法调控Cu–(Fe–C)合金的摩擦磨损性能提供参考作用
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为探索多火次等温锻造对新型粉末高温合金晶粒细化的影响, 本文对实验合金进行了每火次变形量40%左右的三火次等温锻造, 采用商用有限元软件DEFORM 2D模拟锻造过程中的等效应变分布图, 采用电子背散射衍射技术对各火次后的锻坯进行显微组织观察和分析.研究表明: 等温锻造过程中, 锻坯轴向剖面大致分为三个区域, 位于上、下两端面附近的Ⅰ区变形量最小, 位于两侧附近的Ⅱ区次之, 位于剖面中心的Ⅲ区变形程度最大.经过三火次等温锻造后, 锻坯Ⅱ、Ⅲ区再结晶充分, 获得等轴细晶组织, 平均晶粒尺寸2~3 μm.然而Ⅰ区形成再结晶不完全的\项链\组织, 在变形晶粒周围分布大量细小的再结晶晶粒, 变形晶粒内小角度晶界含量较多, 位错密度较高.通过对三火次后的锻坯进行合适的热处理, Ⅰ区\项链\组织得到细化, Ⅱ、Ⅲ区组织发生晶粒长大, 整个盘坯为较均匀的细晶组织, 平均晶粒尺寸为6~8 μm
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谷歌的人工智能系统(AlphaGo)在围棋领域取得了一系列成功,使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征,并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用,帮助改进现有的模型结构或者训练机制,并且已经取得了很多显著的成果。为此,本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法,梳理其发展的轨迹,分析算法特点。最后,展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战
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研究了Co掺杂对还原氧化石墨烯(RGO)/Fe3O4复合材料结构、形貌和吸波性能的影响规律.采用一步水热法分别制备RGO/Fe3O4和Co掺杂的RGO/Fe3O4复合材料,通过扫描电子显微镜、X射线衍射仪和X射线光电子能谱分析Co掺杂对复合材料的微观形貌、相组成及表面元素价态的影响;利用矢量网络分析仪测定两种复合材料在2~18 GHz频率范围内的相对复介电常数和复磁导率,模拟计算了Co掺杂对RGO/Fe3O4复合吸波性能的影响规律.结果表明:部分Co参与了水热反应生成了CoCO3、Co3O4和Co2O3,还有部分Co以单质形式存在,其通过正负电荷吸引机制,影响Fe3+在氧化石墨烯(GO)表面的配位,使得负载在还原氧化石墨烯(RGO)表面的Fe3O4纳米颗粒部分迁移至RGO片层间;Co掺杂改善了复合材料的导电能力和磁损耗能力,使复合材料的吸波能力显著增强.反射率模拟结果表明:掺杂后与掺杂前相比,当匹配厚度d=2.00 mm时,最大反射损耗提高3.44 dB,有效吸收频带拓宽2.88 GHz;当匹配厚度d=2.50 mm时,最大反射损耗提高8.45 dB,有效吸收频带拓宽2.73 GHz.Co掺杂对RGO/Fe3O4复合材料的结构和形貌有显著影响,并有效改善复合材料的吸波性能
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研究微波加热液态金属的升温特征,在MobileLab-W-R型微波工作站中进行了微波直接加热铜液和铁液的实验研究,实现了微波直接加热铜液和铁液实验,对比研究了微波直接加热和间接加热铜液与铁液的加热效果,并研究了微波功率、金属液质量、温度等对微波直接加热效果的影响,探讨了微波直接加热金属液体的机理。结果表明,微波可以以较快的升温速度直接加热铜液和铁液,且升温速率与微波加热功率呈近似线性递增关系;在相同微波直接加热条件下,同等质量的铜液和铁液的升温速度相近,但不同质量铁液加热时,由于其表面积、微波场强分布等因素的影响,铁液质量对微波加热效果的影响没有明显的线性关系。理论分析认为,铜和铁在熔化后电阻率增大,磁导率明显下降,导致微波在铜液和铁液内部的趋肤深度显著大于固态铜和铁;电导损耗是实现微波直接加热液态金属的主要机制,液态金属可通过电子与原子核碰撞、表面快速更新、内部缺陷阻碍电子运动、原子运动及碰撞等形式吸收微波,将微波能量转化为自身热量
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针对多无人机在协同搜索过程中存在重复搜索、目标静止、搜索效率低的问题,提出基于改进鸽群优化和马尔可夫链的多无人机协同搜索方法.首先,建立类似传感器探测范围的蜂窝状环境模型,降低对搜索区域的重复搜索;其次,建立满足高斯分布的马尔可夫链动态目标运动模型;然后,将柯西扰动引入基本鸽群优化算法的地图和指南针算子,高斯扰动引入地标算子,同时利用模拟退火机制保留次优个体,进而有效缓减基本鸽群优化算法易陷入局部最优的问题.最后,通过仿真实验将本文算法与其他群体智能算法进行比较,结果表明新型算法的合理性和有效性
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将直径为5 mm的混合烧结Al2O3陶瓷球安装在高温滑动摩擦试验机夹持工具上与耐磨钢组成摩擦副, 研究了耐磨钢与氧化铝陶瓷球在200~300 N、100~400 r·min-1不同载荷下的滑动摩擦行为.结合X射线衍射分析技术和扫描电镜等分析手段研究了NM400和NM500两种耐磨钢在室温~300℃下摩擦界面处材料的氧化物形成、磨损表面形貌和显微组织等行为.随温度升高, NM400和NM500的摩擦系数仍然处于0.27~0.40的范围内, 但两者的平均摩擦系数分别从0.337、0.323逐步降低至了0.296和0.288.在300℃时, 氧化物的产生是摩擦系数略有下降的主要原因.随着温度的升高, 摩擦行为首先以磨粒磨损为主, 随后逐渐发生氧化物的压入-剥离-氧化现象, 使磨损速率略有降低.通过高温摩擦磨损行为与微量氧化模型的分析发现, NM400和NM500钢在室温至300℃的磨损机制是磨粒磨损、挤压变形磨损以及微量氧化物磨损的共同作用.NM500钢表现出更加良好的耐磨性能主要原因是其硬度强度高于NM400钢.在高强微合金马氏体耐磨钢中添加少量合金元素, 使其在高温摩擦过程中产生一定量稳定附着的氧化物, 在一定程度上能够起到降低磨损率的作用
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针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题,提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法(Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor,CABON)。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类,通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合;并给出一种类别待定集的动态调整机制,利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分,按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中,得到最终的聚类结果,以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法(Imbalanced K–means clustering method with multiple centers,MC_IK)和非均匀数据的变异系数聚类算法(Coefficient of variation clustering for non-uniform data,CVCN)在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比,结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”,聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法
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面对钢厂智能化发展的时代要求,炼钢–连铸区段工序界面技术受到越来越多冶金学者的关注,其不仅是解决工序关系集合协同–优化问题的重要手段,也影响着工序功能集合解析–优化和流程工序集合重构–优化的效果。本文对炼钢–连铸区段3种典型工序界面技术,即钢包运行控制、天车运行控制和生产运行模式优化的研究进展进行阐述,其中,钢包运行控制包括钢包热状态监测、钢包选配以及钢包调度,天车运行控制包括吊运任务的分配和同跨/异跨天车的协同调度,生产运行模式优化包括工序/设备产能、时间节奏与炉–机对应模式的匹配设计。此外,针对炼钢–连铸区段多工序协同运行的制约因素,指出工序界面技术协同的必要性,并对上述工序界面技术的协同机制与协同方案进行了阐述
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